清华系星动纪元 VPP2 模型登顶 RoboDojo，无外挂零样本实测超越全球头部

近日，由中国清华大学独家持股的具身智能公司星动纪元宣布，其自研的世界动作模型 VPP2 在 RoboDojo 仿真榜单中一举登顶。VPP2 以综合平均成功率 32.26% 和综合平均得分 39.26 分的成绩位列榜首，同时在泛化能力、精细操作和记忆能力三个关键维度上也夺得第一。

此次评测在由香港大学 MMLab 牵头、全球近 20 所顶尖机构共建的 RoboDojo 平台上进行，该榜单专攻机器人薄弱环节，包含 42 项双臂操作任务，重点考察环境变化、物体位置偏移及长程记忆等复杂场景。相比之下，另一头部模型 GPT-6-Astra 的综合成功率为 22.48%，得分 28.97 分，VPP2 两项指标均领先约 10%。

值得注意的是，VPP2 的训练并未依赖额外数据扩充或 Agent RSI 等外挂增强手段，仅基于标准数据集即可完成训练。其核心策略在于将视频预测与动作学习进行分阶段解耦：先通过事件级预训练让模型掌握完整操作过程的物理变化预测，再固定时长视频以匹配实时执行速度，最后进行动作专家训练转化具体动作，从而确保预测泛化与行动泛化的同步提升。

为验证仿真环境下的成果能否迁移至真实世界，星动纪元将 VPP2 部署于真实 ALOHA 双臂机器人上进行了零样本测试。结果显示，VPP2 在无需针对抓取、堆叠等 10 类操作任务进行额外微调的情况下，实现了 58.5% 的平均成功率，高于 Physical Intelligence 的π0.5 模型（40%），并在 10 类任务中获得了 9 类最佳成绩。

RoboDojo 评测体系的成功验证表明，VPP2 不仅能在标准榜单中胜出，更具备进入真实物理世界的潜力。该技术路线解决了传统世界动作模型（WAM）中视频预测质量与物理规律脱节的问题，证明了通过分阶段解耦训练，机器人可以在陌生环境中准确判断物体位置并执行连续操作。